Nell’attuale scenario economico i dati sono diventati il nuovo “oro nero”. Nel tempo, infatti, è cambiato il modo in cui le aziende competono tra loro e la detenzione di quantità smisurate di dati si è affermata come nuova ed inestimabile fonte di ricchezza aziendale.

Cosa accade però quando ci si trova a dover gestire un enorme volume di dati, spesso molto eterogenei tra loro e in continuo cambiamento? Se non si possiede la capacità di selezionare, raggruppare e manipolare questi dati in modo da poterne derivare informazioni realmente utili all’azienda è come non averli mai acquisiti. Parole e numeri, potenzialmente significativi, restano di fatto privi di contenuto.  

Come è possibile risolvere questa problematica a cui vanno normalmente incontro tutte le aziende man mano che crescono di dimensioni e di valore? La risposta è il Data Warehouse.

Il Data Warehouse: un contenitore unico del “tesoro” aziendale

È stato William H. Inmon, informatico statunitense, a parlare per la prima volta in modo esplicito del Data Warehouse definendolo come una raccolta dati “integrata, orientata all’oggetto, variabile nel tempo e non volatile”. Nello specifico, questi magazzini di dati sono:

• Integrati poiché in essi confluiscono dati provenienti da più sistemi transazionali, database relazionali ed altre fonti esterne;
• Orientati all’oggetto in quanto rendono possibile l’analisi dei dati su un particolare tema o area funzionale;
• Variabili nel tempo poiché i dati archiviati coprono un arco temporale molto esteso che permette di ottenere un quadro storico del fenomeno analizzato;
• Non volatili in quanto i dati, una volta inseriti, diventano stabili e non modificabili, consentendo accessi in sola lettura.

Nati alla fine degli anni ‘80, i Data Warehouse sono passati dall’essere meri archivi di informazioni a supporto delle tradizionali piattaforme di Business Intelligence al divenire grandi infrastrutture di analisi, ausiliarie per innumerevoli applicazioni, tra cui l’analisi operativa e la gestione di performance.  

La struttura tipica di un Data Warehouse

L’architettura di un Data Warehouse si sviluppa in livelli:

1. livello superiore: provvede alla presentazione dei risultati in base alle ricerche effettuate dagli utenti, mediante strumenti di reporting, analisi e data mining;
2. livello centrale: è il cuore dell’analisi che consente di accedere, analizzare ed interpretare i dati;
3. livello inferiore: si occupa del caricamento e dell’archiviazione dei dati.

Come funziona un Data Warehouse

La struttura di un Data Warehouse può prendere forma mediante molteplici database, ognuno dei quali organizza le informazioni in tabelle, a sua volta costituite da record e campi. Le tabelle, pertanto, si possono definire come contenitori di dati in stretta correlazione tra loro (ad esempio, dati di una medesima entità) in cui ogni campo specifica una proprietà rappresentata tramite un tipo di dato (ad esempio, intero; stringa; data; ecc.). Le tabelle possono essere organizzate in schemi che permettono di creare ulteriori raggruppamenti per “contesti di utilizzo” come fossero vere e proprie cartelle, in cui vengono registrati i dati, interconnesse tra loro tramite determinati criteri di relazione.

Data Warehouse e Data Lake: occhio alle differenze

Il Data Lake, come il Data Warehouse, nasce dall’idea di archiviare una grande quantità di dati, ma per quanto simili possano sembrano i due strumenti, presentano finalità diverse.

Un Data Lake è, infatti, un repository che permette l’archiviazione di ingenti quantità di dati da sistemi eterogenei in formato nativo (strutturati e non strutturati). L’acquisizione può avvenire da sistemi legacy, come CRM e ERP o da altre fonti quali IoT, social media, ecc.

Da un lato, il Data Lake è un vasto bacino di dati grezzi, il cui scopo non è ancora definito; dall’altro il Data Warehouse è un deposito di dati strutturati e filtrati che sono già stati elaborati per uno scopo specifico. In questo secondo caso, l’obiettivo è quello di rendere disponibile, attraverso tool di Business e Big Data Analytics, una visione controllata e certificata attraverso appositi processi di ingestion volti a memorizzare esclusivamente i dati elaborati per uno scopo e/o processo di business ben definito.

Un Data Warehouse permette, quindi, di estrarre dati utili rispetto a scelte decisionali e con buone performance poichè è progettato per fornire particolari aggregazioni mostrate agli utenti in termini di report, dashboard ed ulteriori interfacce.

I vantaggi del Data Warehouse

I principali vantaggi offerti da un Data Warehouse sono:

• Analisi di grandi quantità di dati
• Detenzione di un record storico dei dati
• Potenziamento di dati originati da una pluralità di fonti
• Ottimizzazione dei processi decisionali
• Qualità, conformità e accuratezza dei dati

Progettiamo il Data Warehouse che fa per te…

Alla luce di quanto detto finora, appare inconfutabile l’enorme utilità derivante dalla possibilità di disporre di uno strumento come il Data Warehouse. Tuttavia, è bene sottolineare che ogni azienda rappresenta una situazione a sé stante e non ogni soluzione è giusta per tutte. Per questo, il nostro Team di esperti procede prima di tutto ad un’analisi dell’attuale sistema di raccolta dati del Cliente al fine di comprendere le esigenze specifiche da dover soddisfare e, solo successivamente, sviluppa un Data Warehouse tailor-made, capace di eliminare la complessità dovuta all’eterogeneità delle fonti e di rendere “realmente fruibili” i dati.